【最新動向サーベイ】 ・イマドキノバーチャルヒューマン：XR分野におけるバーチャルヒューマンにかかわる技術の中でも、人間の全身構造や形状の把握に主眼を置いた代表的な研究について紹介。今後の見通しについても触れる。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミオープンワールド物体検出：筆者らがECCV2022で提案したオープンワールド物体検出のための手法LDETについて解説。既存手法の欠点を克服するためのデータ拡張、および学習フレームワークを提案し、さらなる発展についても言及。 ・フカヨミマルチフレーム超解像：シングルイメージ超解像を含む超解像分野全体の概観から始め、マルチフレーム超解像に関する最新の研究について紹介。 ・フカヨミ深層単画像カメラ校正：1枚の入力画像のみで歪みと傾きを高精度に校正する深層単画像カメラ校正の研究動向を紹介し、高精度な深層単画像カメラ校正を実現した論文をフカヨミ。 【チュートリアル】 ・ニュウモンAutoML：深層学習のためのAutoMLとして、ニューラル構造探索（NAS）とハイパーパラメータ最適化（HPO）について、代表的な手法を取り上げて解説。 その他、漫画「訳わかめフューチャー」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、アメリカの標準規格として1988年末に提出されたC言語のANSI規格にもとづいて第1版を全面的に書き直した新版である。ごく常識的に言えば、C言語はリッチー博士がベル研で1973年に開発して以来、多くのプログラマに使われているから、その仕様変更はちょっと不可能ということになるが、アメリカはあえて、そのCの仕様変更・機能拡張をやってのけた。これでCが近代的なプログラミング言語としてよみがえったのだからすばらしい。 本書の付録Cの要約でもわかる通り、ANSI規格による変更（機能拡張）はそう大幅なものではないが、重要な改良点を多く含んでいる。Cによるプログラミングは、これまで自由度がありすぎて危険だとよくいわれてきたが、ANSIによって改良された結果、Cによるプログラミングの安全性は大いに向上した。これでCの寿命は一段と長くなり、Cは今後ますます広く使われることになるであろう。

本書では、インターネットの仕組みや使用される通信プロトコルに着目して、「インターネットをさらに高速化する方法は？」、「海外と通信するとなぜ遅くなるのか？」といった7つの疑問に、数理的手法を用いて答えていきます。直観的には理解しづらいことも、数学を用いたモデルとして表現・分析されると、その特性が明確に理解できるようになります。 1章と2章ではインターネットで採用されているパケット交換方式を取り上げ、その優位点や弱点を回線交換方式と比べて解説します。3章ではインターネットが高速な理由であるパケット交換方式の特性について、待ち行列理論を用いて解説します。4章ではインターネットをさらに高速化する方法について、待ち行列理論における「リトルの法則」を用いて解説します。5章ではTCPの性質について数理的方法を用いて解説します。6章ではTCPによる長距離通信では情報の送受信に時間がかかる理由を解説します。最後の7章ではスケールフリーネットワークにより、少ない転送回数でも通信が可能な仕組みを紹介します。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書では、確率的グラフィカルモデルの統計的機械学習理論について、画像処理とパターン認識に応用例を絞りつつ概説することから始める。特にパターン認識では、クラス分類問題という視点において、多値ロジスティック回帰モデルと制約ボルツマンマシンという2つの確率的グラフィカルモデルを通し、深層学習の基礎となる数理を紹介する。その上で、グラフ構造の疎（Sparse）性という深層学習とは真逆の性質を元に急速に展開しつつあるスパースモデリングという新しい研究領域の最近の理論的基盤の深化の様子を、連続最適化問題という視点から解説する。

「コンピュータ」の姿としてよく描かれるキーボードやマウス，ディスプレイ等は，正確にはコンピュータ（電子計算機）ではなく，「インタフェース（デバイス）」と呼ばれる部分にあたる。我々人間とコンピュータの仲立ちをするインタフェースデバイスは，コンピュータの「顔」であるだけでなく，使い勝手を大きく左右する部分でもある。ところが，インタフェースデバイスの製作には，ハードウェア・ソフトウェア・メカ等，多種の技術が必要であり，さらには「使い勝手」を適切に評価する必要もあるなど，障壁となる点が多い。 本書では，読者の方々が「インタフェースデバイス」を作ろうとした際に，どんな手順で，何に注意しながら作っていけば良いかを，実際の製作例を示しながら，順を追って紹介していく。また，現在使われている（あるいは研究されている）代表的なインタフェースデバイスの構造も併せて紹介している。トリビア的な注釈やコラムも多数掲載されているので，肩肘張らずに楽しく読み進めていただけるだろう。

最近のスマートフォンやソーシャルネットワークサービスの劇的な普及によって，良くも悪くも私たちの生活が大きく変化しました。しかし，これはまだ序の口で，遠くない未来には，これまでに人類が遭遇したことのない大きな変化を目の当たりにするでしょう。 その主役となるのが，本書で取り上げている「自動運転」「知能化都市」「ロボット・アンドロイド」などの最先端の情報通信技術（ICT技術）です。これらの技術は，これまでのパーソナルコンピュータや携帯電話などのように一種のICTデバイスとして人間社会に関わるのではなく，自動車，街，行動支援・話し相手などとして直接，私たちの生活に深く関わることが大きな違いです。つまり，飛躍的に進化したICT技術が，私たちの生活のあらゆる場面に関わってくるのです。 このような急激な変化に対して，私たちの社会はしっかりと準備ができているのでしょうか？　そんな疑問を投げかけ，それを解決するために必要な視点は何かを教えてくれるのが本書です。

本書では，サイバーセキュリティを学ぶ上で必要な基礎的な知識を，高校生や大学一，二年生でもわかるように丁寧に説明している。 1章では，インターネットの仕組みについて，基礎から応用まで実例や図を用いて解説する。電話網とコンピュータネットワークとの類似性や違いやWEBシステムやメールシステムがどのように動いているか，といったことを丁寧に紹介する。 2章では，インターネット上を流れる情報やコンピュータに保存されたデータの安全を守るために用いられている暗号について取り上げる。近代的な暗号で用いられている整数論やプロトコル，公開鍵暗号などの知識や概念を，多くの例を用いて解説する。本章によりコンピュータの進化とともに大きく変化する暗号の強度の考え方を理解できるだろう。 3章では，インターネット上で安全かつ信頼性の高いデータ交換をする技術を紹介する。電子認証やその暗号化技術，プロトコルの実装法などについて，実例を用いて解説する。 4章では，マルウェア，DoS攻撃，標的型攻撃，SQLインジェクションなどのサイバー攻撃について，多くの実例とその原理を解説し，それらを防ぐための基礎的な知識が得られる。最近社会を大きく騒がせた遠隔操作ウイルス事件についても，その手口や原理を詳しく解説している。 5章では，ハードウェアの入出力や漏洩情報を利用した暗号解読手法，サイドチャネル攻撃などが詳しく説明されている。 6章では，インターネットをより安全に利用できるようにするための活動，組織，法律など，技術以外の要素でセキュリティ技術者が知っておくべきことが紹介されている。

行動情報処理は，人間の行動に伴う様々な情報をセンサで取得し，データとして解析することで，将来の行動を予測したり，行動に内在する個性・状態・意識を理解したりする技術です。 本書では著者のこれまでの研究のうち，IT企業と共同で開発を進めた，振り込め詐欺通話を検出する技術を紹介した後，自動車の運転行動に関する研究をメインテーマとして取り上げます。 第1章では，行動情報処理とはどのような技術なのかを概説します。第2章では，行動情報処理に必要なデータ分析方法の数理的な基礎知識を解説します。第3章では，行動の個性（＝その人らしさ）を特徴づける量の計算方法を解説します。第4章では，行動を予測する方法を解説します。第5章と第6章では，人間の行動から感情や状態を推定する方法を解説します。 本書で取り上げる運転行動の研究は，アクセルやブレーキペダルの踏み方からドライバーを識別する，ドライバーによる車間距離や速度の違いを予想する，車線変更の際の視線方向やペダル操作から危険運転を検出する，といった「人間の運転をコンピューターがどのように理解するか」に関する研究であり，今後自動運転が社会に普及するために，欠くことのできない研究です。

「ビッグデータ（Big Data）」という用語は、2010年頃から特にビジネスの分野を中心によく見かけるようになり、2012年の米国大統領選をきっかけに爆発的なブームとなりました。しかし、多くの人は、ビッグデータとはいったい何なのかを未だによくわかっていないのが現状だと思います。本書は、データベース研究者である著者が「ビッグデータとは何か」、「ビッグデータに関わる技術や課題とは何か」について常日頃から考えている内容を整理して執筆したものです。 1章では、まずビッグデータおよびその解析技術について概観します。2章では、ビッグデータ解析の応用事例について、代表的なものを紹介します。3章では、以降の章における技術的な解説の理解を促進するために、ビッグデータ解析の典型的な流れについて、データ収集とデータ解析に焦点を当てて解説します。4～7章では、ビッグデータを支える技術として、分散処理フレームワーク、ストリーム処理エンジン、データベース、機械学習について代表的な技術をそれぞれ紹介します。次に8章では、ビッグデータ解析が今以上に広く浸透するために重要となるオープンデータについて、国内外の動向を踏まえて解説します。最後に9章では、本書のまとめとして、ビッグデータに関する将来の動向、可能性について議論します。 ビッグデータについて知りたい、学びたいと思っている読者が、押さえておくべき重要な事項を一通り学ぶことができる1冊になっています。

コンピュータビジョン研究の最先端をゆくトップランナーたちが織り成す季刊シリーズ創刊！！　cvpaper.challengeおよびCVIM研究会全面協力のもと，最新トレンドのサーベイ，いま注目の最重要論文深読み，肝となる技術や理論のチュートリアルの3本柱で，実用性・信頼性のある最先端情報を，毎号ディープに解説。 創刊号のWinter 2021では，まず最新トレンドサーベイ記事「イマドキノCV」で近年のコンピュータビジョン分野において最重要と位置付けられる「データラベルの利活用」や「認識モデルの構築」を扱う。次に論文「フカヨミ」記事を3本掲載し，それぞれ，新規視点画像生成分野で2020年に登場したNeRF，画像処理分野の基本タスクである物体検出技術，いま最も伸びている3D認識アプローチのカテゴリレベル姿勢推定について取り上げる。最後に，チュートリアル記事「ニュウモンVision & Language」で，深層学習の発展とともに盛り上がりを増しているVision & Language(V&L)分野の概要と，現在どのような深層学習手法とその関連手法が使われているかを中心に詳しく紹介する。

【最新動向サーベイ】 ・イマドキノ敵対的学習：敵対的学習とはどのような技術か、最新の敵対的学習ではどのような工夫がなされているか、などを、さまざまな応用手法を踏まえてわかりやすく解説。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミ点群解析：3次元点群データがどのようなものであるか、また、点群データを解析する際に考慮しなければならない3つの性質について解説し、近年の点群解析手法がこれらの課題をどう解決しようとしているかを紹介。 ・フカヨミ数式ドリブン点群事前学習：3次元点群を用いた3D物体認識に焦点を置き、CVPR2022で提案された数式ドリブン点群事前学習であるPoint Cloud Fractal Database（PC-FractalDB）についてフカヨミ。 ・フカヨミ3次元物体姿勢推定：物体のRGB画像を用いた3次元物体姿勢推定と精緻化に主眼を当てながら、近年大きな進展を遂げている深層学習ベースの手法について解説。 【チュートリアル】 ・ニュウモン点群深層学習：深層学習を用いて点群データを処理する方法について、基礎となる技術・アイデアを解説し、それらに関する関連研究を俯瞰する。3次元点群を用いたアプリケーションについても簡単に紹介。 その他、4コマ漫画「みかんちゃんの日常」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

【最新動向サーベイ】 ・イマドキノ一人称ビジョン：人の身体に軽量小型のウェアラブルカメラを装着し、装着者自身の視点から見た映像を撮影することで自身およびその周辺の環境を理解する一人称ビジョンについて、浅く広く、応用や実践も含めて紹介。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミStable Diffusionと脳活動：Stable Diffusionと名付けられた潜在拡散モデルの各要素やプロセスが、脳内の活動とどのように対応しているかを探ることで、生物学的に拡散モデルの解釈を試みた研究について紹介。加えて、新たな深層学習モデルの訓練を必要としないシンプルなデコーディングの枠組みも提案。 ・フカヨミ音響情報のCV応用：本稿では音と画像を活用した研究をおおまかに、意味情報をもつ音響信号を用いて人物姿勢や画像を生成するモデルと、反響音から室内の3次元空間情報を推定するモデルに大別し、それぞれの代表的な研究について解説。 ・フカヨミ潜在空間で画像編集：表現空間における座標系に注目し、生成される画像を高品質に編集できる手法deep curvilinear editing (DeCurvEd) を紹介。 【チュートリアル】 ・ニュウモン拡散モデル：前々号（Summer 2023）掲載の「イマドキノ拡散モデル」では、拡散モデルの基礎を踏まえつつも、最新の研究動向を体系的に広く紹介することに主眼に置いた。今回はチュートリアル記事として前回よりさらに大きく紙面を割き、爆発的な進展の中で登場した数多くの技術の中でも特に広く使われているものを中心に、そのアイデアや技術の詳細を紹介。 その他、漫画「君も魔法をかけてみよう！」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

【最新動向サーベイ】 ・イマドキノNeural Fields：なぜNeural Fields はこのような盛り上がりを見せているのか？　従来の信号表現に比べてNeural Fields は何が面白いのか？　などの問いについて、技術的な視点からわかりやすく解説。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミ非グリッド特徴を用いた画像認識：CNNの内部ではシーンの表現に一様なグリッド状の特徴マップが用いられているが、実世界のシーンを特徴ベクトルの集合で表現する際は、グリッド状の均一な配置ではなく、情報の濃淡に応じた不均一な配置になるのが自然に思われる。このような発想に基づき、グリッドによらない特徴表現によってシーンを認識する手法を紹介。 ・フカヨミ一般化ドメイン適応：教師なしドメイン適応（UDA）の研究動向として近年数多く提案されている派生問題について述べたうえで、多様化するUDAの派生問題を統一的に扱う枠組みとして提案された一般化ドメイン適応（GDA）について、GDA提案者自らが丁寧に解説。 ・フカヨミバックボーンモデル：Vision Transformerもさまざまなタスクを解くためのバックボーンモデルとして活用されつつある。本稿ではVision Transformerを物体検出タスクなどのバックボーンモデルとして活用する手法をフカヨミ。 【チュートリアル】 ・ニュウモン微分可能レンダリング：微分可能レンダリングとはどのような発想に基づくものなのか、「微分可能」であることにどのような価値があるのかを説明し、具体的な応用を幅広く例示したうえで、微分可能レンダリングそのものの技術的課題と解決法、および微分可能レンダリング機能を提供するライブラリを紹介。 その他、4コマ漫画「えーあい＊けんきゅうしつ」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

コンピュータビジョン研究の最先端をゆくトップランナーたちが織り成す季刊シリーズ第3号。最新動向のサーベイ、いま注目の最重要論文の深読み、肝となる技術や理論のチュートリアルの3本柱で、実用性・信頼性のある最先端情報を、体系的・網羅的にディープに解説。 最新動向サーベイ記事、「イマドキノ基盤モデル」では、Bommasaniらによって提案された基盤モデル（foundation model）の概念と、自然言語処理やコンピュータビジョン分野の基盤モデルを紹介し、基盤モデルの課題についても解説する。

【最新動向サーベイ】 ・イマドキノ拡散モデル：拡散モデルに関する最近の研究動向を紹介。基本技術、条件付き生成への拡張、生成の高速化について述べ、拡散モデルを学ぶうえで役立つリソースを紹介。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミCLIP：2020年にOpenAIの研究グループによって提案されて以降、さまざまなタスクで利用される基盤モデルとなっているCLIPについてフカヨミ。 ・フカヨミマテリアル画像キャプション生成：近年の代表的な画像キャプション生成手法の概要と課題、そしてその課題を解決するために筆者らがECCV2022で提案した高速かつ高精度な画像キャプション生成手法“GRIT”について解説。 ・フカヨミジェスチャー動画生成：これまでのジェスチャー動作生成手法に関する研究を分類しながら、主要技術と残された課題に触れ、その課題に取り組んだDisCoについての論文およびBEATについての論文の2本をフカヨミ。 【チュートリアル】 ・ニュウモン深層照度差ステレオ法：照度差ステレオ法の基本的な原理と、照度差ステレオ法の研究で現在主流となっているデータ駆動型の手法をわかりやすく解説。 その他、4コマ漫画「ふたり大学生」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

コンピュータビジョン研究の最先端をゆくトップランナーたちが織り成す季刊シリーズ第2号。最新動向のサーベイ，いま注目の最重要論文の深読み，肝となる技術や理論のチュートリアルの3本柱で，実用性・信頼性のある最先端情報を，体系的・網羅的にディープに解説。 第2号では，まず，最新動向サーベイ「イマドキノ動画認識」にて，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の動画認識への適用，Transformerをベースにした認識モデルについて紹介。論文フカヨミ記事3本では，単一の画像を入力とする単眼超解像（single image SR; SISR），ディープニューラルネットワーク（DNN）における課題となっている敵対的サンプル，画像を扱うためのTransformerであるVision Transformer（ViT）のそれぞれについて，基礎から分野のトレンドまで，重要論文を紐解きながら詳しく解説。最後にチュートリアル記事「ニュウモンVisual SLAM」にて，以前にも増して注目を集めているVisual SLAMについて（本記事では単眼カメラのVisual SLAMを取り上げる），発展の歴史と基礎を丁寧に解説する。

【最新動向サーベイ】 ・イマドキノ植物とCV：植物分野にとってCVは非常に重要な要素技術であり、隣接分野の1つともいえる。本稿では植物分野におけるCVの現状を紹介しつつ、植物特有の興味深い挑戦性から生み出される新たなCV研究の方向性について考える。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミEmbodied AI：言語と視覚情報を同時に扱いながら行動に結び付けるEmbodied AI のタスクの中でも難易度の高い、もの探しタスク（ObjectNav）について解説。 ・フカヨミマテリアルセグメンテーション：車両の自動運転・運転支援という文脈においては、マルチモーダル計測を活用した統計的機械学習に基づく素材認識は行われておらず、そのためのデータセットも存在していない。このような現状を打破すべく、マルチモーダル計測を備えた新たなMCubeSデータセットと、それを活用した素材認識ネットワークMCubeSNetを紹介。 ・フカヨミデータ拡張：画像データにおける一般的なデータ拡張から、モデルやデータに合わせて適切なデータ拡張方法を探索し、最適化するデータ拡張探索/手法について解説。 【チュートリアル】 ・ニュウモンニューラル3次元復元：ニューラル3次元復元の大きな枠組み、すなわちフレームワークを理解できるようになることを主な目標し、入力と出力の関係や要素技術の利点、問題点を整理する。その上で、それらのフレームワークを使いながら、どのように要素技術を組み合わせるべきなのかを解説。 その他、4コマ漫画「不思議な鏡」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

【最新動向サーベイ】 ・イマドキノデザイン生成：コンピュータグラフィックス領域の技術が多分に活用されているグラフィックデザインの理解と生成において、個別の対象ごとにどのようなタスクが存在し、どういったアプローチが取られているのかを研究事例ベースで広く紹介。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミ様々な入力と人物状態推定：人物の姿勢や形状などの様々な状態を推定するタスクである人物状態推定に関する研究を紹介。特に、計測対象人物（ユーザ）が計測用デバイスやマーカーなどを身につける必要がない非侵襲的な計測に基づき、かつ、一般的なRGB 動画像を入力としないものについて概説する。 ・フカヨミレイアウト生成：レイアウトと呼ばれる構図表現について紹介。まずレイアウトに関する基礎知識を述べた後に、利用者の意図に沿いながらレイアウトそのものを自動生成する研究の最近の動向と課題を紹介。そして筆者がCVPR2023 で発表した、LayoutDMという、 単一のモデルで様々な手がかりからのレイアウト生成を実現する手法について解説。 ・フカヨミAIに潜むバイアス：特にビジョンと言語の話題に的を絞り、DNN が持つバイアスについて議論する。まず、モデルが持つバイアスとは一体どのようなものなのかを明らかにし、その上で画像のキャプショニング(画像とテキストのペア) やVQA のデータセット自体が内包するバイアスを例示。その上で、画像のキャプショニングのタスクにおいてある種のバイアスを低減する手法を紹介する。 【チュートリアル】 ・ニュウモンData-Centric AI：Data-Centric AI（DCAI）が注目を集めるきっかけとなったAndrew Ng氏の講演「A Chat with Andrew on MLOps:From Model-Centric to Data-Centric AI」の概要について述べた後、DCAIにおける取り組みの中からデータセットの拡大と改善という2つの大きなテーマにフォーカスし、それぞれの代表的な手法を紹介。 その他、新たに参画したジュニア編集委員による「ココカラ研究者紹介」、漫画「ロット谷への降下」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

原著（第3版）の4人の著者たちはいずれも、コンピューティング史を世界的にリードする研究者であり、本書は1996年に出版された初版以来、米国の大学における授業（コンピュータの歴史、インターネットの歴史、メディア史など）では定番の入門教科書となっている。 日本では1999年に出版された初版の翻訳以来、およそ20年ぶりの第3版（新訳）となる。本邦訳には、訳者による解題と日本語文献リストを追加した。コンピューティング史に関心のある読者には必読の一冊である。 〔原著〕Computer: A History of the Information Machine，3rd Edition, Westview Press，2013.

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 前半は，C言語の主な文法・機能を自習中心で学んでいくためのワークブックとなっている。まずは，C言語に現れる文字や言葉について学んだ後，学習者は実際にプログラムを入力し，コンパイル，実行の結果を確認しながらC言語に慣れる。 後半は，実際に問題解決のためにC言語でプログラミングする手順を学ぶ。3目並べという簡単なゲームのプログラミングを例に，問題の処理手順を普通の言葉（日本語）で考え，それを分析してプログラムとしてどのように構成していけばよいのかを学ぶ。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 深層強化学習は、強化学習と深層学習の組み合わせである。この研究分野の発展により、従来機械で扱う範疇ではなかった広範囲の複雑な意思決定問題を解けるようになってきた。深層強化学習はヘルスケア、ロボティクス、スマートグリッド、金融工学、その他さまざまな領域において、新たな応用の可能性を切り拓きつつある。本書は、そのような深層強化学習に関し、強化学習の基礎から始まり、深層強化学習の主要なアルゴリズムや最先端の話題まで、豊富な参考文献も含めて幅広く網羅している。特に本書は、汎化性を向上させるノウハウや深層強化学習が実応用でどのように使われるかという観点に着目して執筆されている。 機械学習の基礎知識を有する大学生・大学院生や企業の研究者・技術者が、深層強化学習の概要を効率的に勉強したいと思ったときの最初の一冊として推薦できる構成となっている。 原著:An Introduction to Deep Reinforcement Learning、 2019

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 各章末には多くの練習問題を用意し，問題はレベルA（本を読めば確実に解ける），レベルB（複数の要素を組み合わせて解く問題），レベルC（数学などの知識も合わせて解く難しめの問題）の3段階に分けられている。巻末に掲載の回答例と丁寧な解説によって，分からない部分を一つひとつクリアにして進むことができる。自分のレベルに合った問題演習（トレーニング）を積むことで，C言語プログラミングの力を着実に養える１冊。

本書は、情報処理学会CVIM（コンピュータビジョンとイメージメディア）研究会主催で開催されたチュートリアル講演をもとに書かれた『コンピュータビジョン最前線』Winter 2021～Autumn 2022の連載記事「ニュウモン」4編をまとめたものである。新たに必要となった加筆・修正を施し単行本化した。 本書により、深層学習のブレークスルーにより新しい原理・技術が続々と提案され、日々進化し続けているコンピュータビジョン分野で話題の技術・アルゴリズムについて、原理から実践場面における実装までを体系的に学ぶことができる。 ・イマドキノバーチャルヒューマン：XR分野におけるバーチャルヒューマンにかかわる技術の中でも、人間の全身構造や形状の把握に主眼を置いた代表的な研究について紹介。今後の見通しについても触れる。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミオープンワールド物体検出：筆者らがECCV2022で提案したオープンワールド物体検出のための手法LDETについて解説。既存手法の欠点を克服するためのデータ拡張、および学習フレームワークを提案し、さらなる発展についても言及。 ・フカヨミマルチフレーム超解像：シングルイメージ超解像を含む超解像分野全体の概観から始め、マルチフレーム超解像に関する最新の研究について紹介。 ・フカヨミ深層単画像カメラ校正：1枚の入力画像のみで歪みと傾きを高精度に校正する深層単画像カメラ校正の研究動向を紹介し、高精度な深層単画像カメラ校正を実現した論文をフカヨミ。 【チュートリアル】 ・ニュウモンAutoML：深層学習のためのAutoMLとして、ニューラル構造探索（NAS）とハイパーパラメータ最適化（HPO）について、代表的な手法を取り上げて解説。 その他、漫画「訳わかめフューチャー」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Tableauは、今やビジネスで非常に重要なBIツールとなり、様々な職種や幅広い分野でTableauのプラットフォームを用いたビジュアル分析が行われています。 本書は、データサイエンティストからビジネスユーザーまで、すべてのTableauユーザーを対象に、Tableauの操作手順はもちろんのこと、機能の理解に必要な周辺知識・動作原理・よくある落とし穴に至るまで、Tableauの機能を実務で十分に使いこなすためのテクニックをまとめた解説書です。練習問題も掲載されており、知識の定着度を確認しながら確実にステップアップすることができます。 著者は、Tableau Desktop Certified Professionalを取得し、事業会社におけるデータアナリストやプロダクトマネージャー、技術支援会社におけるBIエンジニアなどの様々な職種・立場でTableauを活用してきたTableauマスターです。 基礎から実践テクニックまで網羅的に身につけ、Tableauの機能を最大限に活用したい方に最適な一冊です。